Kode nasce come start-up innovativa nel 2012, ad opera di esperti che hanno unito le loro competenze nei settori dell’informatica, della statistica e degli open data. Kode fornisce consulenza scientifica e prodotti specifici nel campo della data science: data mining, machine learning, scienze omiche e cliniche, chemoinformatica, industria 4.0, big data, ricerca socio-economica. Inoltre fornisce supporto ad aziende, istituzioni ed enti di ricerca pubblici e privati aiutandoli, attraverso l'analisi dei dati, a valorizzare al massimo il loro know-how sviluppando modelli predittivi, visualizzazioni grafiche e tool di analisi ad-hoc
Sito WEB: https://www.kode-solutions.net
Ruolo di Kode Solutions nel progetto INGENE
Kode parteciperà allo sviluppo dei moduli software deputati alla raccolta e all’archiviazione dei dati genetici, delle misure prodotte da test di imaging e degli indici provenienti dal dispositivo per la misura del movimento. Inoltre si dedicherà all’analisi dei dati raccolti e alla definizione degli algoritmi che saranno implementati nella piattaforma, sviluppata nel corso del progetto.Per quanto riguarda il dispositivo per la misura dei movimenti, Kode collaborerà alla definizione delle specifiche funzionali e tecniche dei moduli software di interfaccia per la gestione dello stesso, sviluppando la parte di software relativa all'elaborazione di dati provenienti dal dispositivo. A seguito della fase di analisi, gli algoritmi per lo studio dei movimenti saranno implementati nel sistema.
Personale impiegato nel progetto
Marco Calderisi Laureato in Chimica, Dottore di Ricerca in Metabolomica, Assegnista di Ricerca all’Università di Modena e Reggio Emilia per il Progetto Europeo “Drugs And PreCUrsor Sensing By ComplemenTing Low COst Multiple Techniques – CUSTOM” (VII Framework Program, Collaborative Project, 2010-2013). Vanta un’esperienza di più di 15 anni come consulente in progetti di ricerca e commesse in ambito industriale, clinico/farmaceutico e ambientale, come docente in ambito chemiometrico e di programmazione statistica. Autore di più di 40 pubblicazioni su riviste scientifiche nazionali ed internazionali, relatore a congressi scientifici internazionali. Specializzato in data mining e machine learning, i suoi settori operativi principali sono: il controllo di processo industriale, progettazione sperimentale ai fini sia dell'ottimizzazione di processo/prodotto, sia di metodologie analitiche, elaborazione multivariata dati spettroscopici e spettrofotometrici, gestione del dato e modellistica su dati da reti di sensori in real time o quasi real time, in sistemi outdoor o indoor.
Ilaria Ceppa lavora in Kode come data scientist e software developer dal 2014. Ha conseguito la laurea in Informatica con lode all'Università di Pisa, dove si è specializzata in Machine Learning, Data Mining e Natural Language Processing. In Kode ha seguito svariati progetti di data analytics e machine learning in diversi settori applicativi, tra i quali il controllo di processo industriale e l'analisi di dati da sensori. Nell'ambito di questi progetti ha acquisito una conoscenza approfondita di svariati strumenti per l'analisi e la visualizzazione dei dati, principalmente basati sui linguaggi di programmazione R, Python e Javascript.